结合位点进化距离与支持向量机的蛋白质分类方法

摘要：

生物信息学的一个关键的研究课题是理解细胞的分子机制,这依赖于对基因所决定的每一条蛋白质的含义或者功能的理解.一般通过与一条或多条功能已知的蛋白质的相似性比较来推测未知蛋白质的功能,其中,基于支持向量机的一些算法取得了很好的成果.SVM-pairwise算法是当前最好的基于支持向量机的算法中的一个,该方法利用两条序列的相似性来将蛋白质序列转化为固定长度的向量.文中提出了一种新的利用支持向量机算法对蛋白质序列进行分类的方法,这种方法使用位点进化距离代替两条序列的比对得分,该方法比SVM-pairwise有着显著的改善,在蛋白质结构分类数据库(SCOP)上进行的实验表明,该方法具有比SVM-pairwise更好的分类性能.

关键词：生物信息学、内核、位点进化距离、支持向量机、蛋白质结构分类数据库

所属期刊栏目：31

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60503060;90612019;60752001

在线出版日期：2008-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：43-50